Skip to content

DAAMCS/gift-parser

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

8 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

🎁 Telegram Gifts Parser

Бот для автоматического парсинга подарков пользователей из Telegram чатов.

📋 Описание

Этот инструмент предназначен для анализа и поиска лимитированных подарков Telegram в публичных чатах. Бот автоматически сканирует указанные чаты, находит пользователей с определенными подарками и предоставляет детальную информацию о них. Идеальное решение для коллекционеров и трейдеров Telegram подарков.

⚠️ Важно

Для работы парсера необходима активная сессия Telegram аккаунта, так как боты не имеют доступа к информации о подарках пользователей. При первом запуске вам будет предложено авторизоваться в Telegram через ваш аккаунт.

🚀 Основные возможности

  • Фильтрация по определенным ID подарков (NFT)
  • Вывод информации о пользователе и его подарках
  • Поддержка работы с большими чатами

⚙️ Установка и настройка

  1. Клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/vmilfe/gift-parser.git
cd gifts-parser
  1. Установите зависимости:
pip install -r requirements.txt
  1. Отредактируйте config.py и укажите необходимые параметры:
BOT_TOKEN = 'ваш_токен_бота'
ADMINS = [ваш_id_telegram]
API_ID = ваш_api_id
API_HASH = 'ваш_api_hash'
  1. При первом запуске вам потребуется авторизоваться в Telegram:

    • Запустите бота
    • Введите номер телефона в формате: +79001234567
    • Введите код подтверждения из Telegram
    • Если включена двухфакторная аутентификация, введите пароль
    • После успешной авторизации сессия сохранится автоматически
  2. Запустите бота:

python main.py

🔑 Использование

  1. Запустите бота командой /start
  2. Отправьте список чатов для парсинга (каждый чат с новой строки)
  3. Бот начнет автоматический сбор информации о подарках

👨‍💻 Разработчик

По всем вопросам обращаться: @awixa

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 97.3%
  • Dockerfile 2.7%